一种配电网同步相量相位量测的连续化转换和恢复方法

    公开(公告)号:CN111766445B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202010665807.2

    申请日:2020-07-11

    Abstract: 一种配电网同步相量相位量测的连续化转换和恢复方法:输入配电网同步相量量测装置的相位量测序列,定义转换后的相位序列、恢复后的相位序列、相位量测序列编号;在相位转换阶段,设置相位量测序列编号;计算相位量测的转换增量值,计算得到转换后的相位序列的元素;设置相位量测序列编号,判断相位量测序列编号是否大于相位量测序列的元素数量;在相位恢复阶段,设置相位量测序列编号;计算转换后的相位的恢复增量值,计算得到恢复后的相位序列的元素;设置相位量测序列编号,判断相位量测序列编号是否大于相位量测序列的元素数量;输出转换后的相位序列和恢复后的相位序列。本发明提高数据压缩的性能和坏数据辨识的能力,不引起任何的相位信息丢失。

    基于优化过程的时滞电力系统全特征谱追踪方法

    公开(公告)号:CN102799777B

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201210241286.3

    申请日:2012-07-12

    Abstract: 一种基于优化过程的时滞电力系统全特征谱追踪方法,按照预测-校正思路对时滞电力系统全特征谱轨迹进行追踪,从零时滞开始,逐渐增加系统时滞,并利用前两步的计算结果进行预测,然后通过求解一个优化模型对预测结果加以校正,以实现对时滞系统全部特征谱轨迹的求解。本发明首次给出了能追踪时滞系统完整特征谱随时滞变化轨迹的方法,通过准确求解时滞系统的全特征谱轨迹,进而实现对时滞系统复杂动态行为的分析。本发明不仅可研究时滞系统特征值的变化规律,还可用于对时滞系统闭环控制器控制效果的科学评估。

    一种基于矩阵指数的电磁暂态隐式降阶仿真方法

    公开(公告)号:CN104217074A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410427411.9

    申请日:2014-08-27

    Abstract: 一种基于矩阵指数的电磁暂态隐式降阶仿真方法,首先在状态分析框架下建立待研究电力系统的高维非线性电磁暂态仿真模型;设定降维子空间维数m等仿真参数,初始化并启动仿真程序;在每一个仿真步长内生成增广状态矩阵和状态向量,使用Arnoldi算法生成其降维Krylov子空间的正交基底;利用矩阵指数的Krylov子空间近似公式,以低维矩阵指数近似原系统高维矩阵指数,并求解非线性方程得到当前时刻的状态变量,仿真推进一个步长;依此迭代进行,直到仿真结束。本发明保留了矩阵指数积分方法良好的数值精度和刚性处理能力,对电力系统的非线性特性具有一般性的建模仿真能力,通过隐式降阶方法,扩展了矩阵指数积分方法的在大规模电力系统电磁暂态仿真领域的适用范围。

    一种基于矩阵指数的电力系统电磁暂态仿真方法

    公开(公告)号:CN103646152A

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201310720115.3

    申请日:2013-12-23

    Abstract: 一种基于矩阵指数的电力系统电磁暂态仿真方法,首先在状态分析框架下建立待研究系统的电磁暂态仿真模型:设定仿真步长Δt及相关仿真参数后,启动仿真程序;在每一个仿真步长内,利用当前时刻激励源g(t)、各阶导数信息、状态矩阵A组成增广的状态矩阵采用Scaling and Squaring算法求解矩阵指数与状态变量向量x(t)与p维单位向量组成的增广状态向量进行矩阵向量乘法,结果作为当前时刻的状态变量,由输出方程得到输出向量y(t),写入输出文件,仿真推进一个步长;并在下一个仿真步长内,首先需判断是否有短路、开路和开关动作。本发明能够实现结构复杂且高度不对称的、模型具有刚性特性的电力系统电磁暂态建模仿真。

    考虑稀疏性的智能配电网潮流雅可比矩阵鲁棒估计方法

    公开(公告)号:CN108462181B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201810100944.4

    申请日:2018-01-31

    Abstract: 一种考虑稀疏性的智能配电网潮流雅可比矩阵鲁棒估计方法,包括:1)获取配电网的节点数并编号;2)获取同步相量量测装置的量测数据;3)构造传感矩阵,令潮流雅可比矩阵的行号m=1;4)求最小二乘解作为估计解;5)判断若迭代终止条件成立,则进入步骤8);否则进入步骤6);6)求解最小化相关熵模型作为估计解;7)迭代终止条件成立,则进入步骤8);否则,更新传感矩阵列号索引集合,返回步骤6);8)判断是否完成雅可比矩阵所有行的估计,是则输出估计结果,否则m=m+1,返回步骤4)。本发明在利用潮流雅可比矩阵稀疏性的同时,有效避免量测中坏数据对估计结果的不良影响,在量测中含有坏数据的情况下,仍然能够保证估计的精确性。

    基于同步相量量测的智能配电网拓扑辨识方法

    公开(公告)号:CN108199375B

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN201810101449.5

    申请日:2018-01-31

    Abstract: 一种基于同步相量量测的智能配电网拓扑辨识方法,包括:1)获取配电网的节点数并编号,输入终止条件参数;2)获取同步相量量测装置的量测数据;3)构造传感矩阵,令潮流雅可比矩阵的行号m=1;4)计算电压相关系数向量;5)迭代求解最小二乘估计问题,直到满足终止条件;6)判断是否完成雅可比矩阵所有行的估计,是则进入步骤7),否则m=m+1,返回步骤4);7)构造拓扑辨识0、1整数规划模型;8)求解0、1整数规划模型,得到配电网网络拓扑。本发明实现了完全依赖量测信息精确辨识配电网络拓扑,避免了估计问题对线路参数的依赖,从而有效减少了由于线路参数不精确造成错误辨识结果的情况。

    一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法

    公开(公告)号:CN111537830A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010224493.2

    申请日:2020-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法,包括以下步骤:1)根据故障指示器、D-PMU和FTU等装置的信息,建立云边架构,整理量测数据,根据故障指示器在云端判断配电网是否发生故障;2)根据故障指示器、D-PMU和FTU装置提供的实时量测数据,初步诊断故障发生的区域或区段;3)根据小波包神经网络在故障发生的初步诊断区域或区段对故障发生点进行精确定位;将故障后的实时量测数据进行频带分解,构造特征向量;4)将特征向量带入神经网络模型中进行误差训练,直至达到误差精度要求,输出故障诊断结果。本方法应用云边架构对配电网故障进行分层处理,充分应用了D-PMU等量测信息,具有较高的诊断精度和较快的收敛速度。

    基于通用能量母线的综合能源系统建模方法

    公开(公告)号:CN109146314A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201811043593.4

    申请日:2018-09-07

    CPC classification number: G06Q10/067 G06Q50/06

    Abstract: 一种基于通用能量母线的综合能源系统建模方法:对于给定的综合能源系统,首先输入综合能源系统中包含能源设备的能量形式、类型及能量流拓扑关系,将综合能源系统中的能量流汇集点按能量形式进行分类,并建立对应的能量母线模型;将综合能源系统中的能源设备按源设备模型、转换设备模型、储能设备模型以及负荷模型这四种模型进行分类;将分类后的转换设备模型转化为标准转换设备模型;根据各能源设备的输入输出能量形式以及综合能源系统中的实际能量流路径,将分类后的源设备模型、标准转换设备模型、储能设备模型以及负荷模型与能量母线模型进行连接,形成综合能源系统通用能量母线模型。本发明能够实现综合能源系统建模的标准化和可扩展。

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